Question

当我在Ubuntu上运行以下代码并在htop中观看时，它会以900 MB的内存使用量达到峰值，直到sleep（）完成：

import random
import gc
import time

large_dict = {}
for x in xrange(50000):
    large_row = {}
    for y in xrange(125):
        large_row[random.randint(1, 10000000000)] = random.randint(1, 10000000000)
    large_dict[random.randint(1, 10000000000)] = large_row


# Force a sweep
large_dict = {}
del large_dict
gc.collect()

time.sleep(60)

但是，当我在Windows上运行并观察任务管理器时，gc.collect（）之后的内存使用量只有几个月。

我在Ubuntu中使用Python 2.7.3,2.7.4和2.7.8尝试了这个代码，结果相同。

为什么Windows和Ubuntu的行为有所不同？我更喜欢Ubuntu像Windows一样行动并在gc.collect（）之后释放内存。

Answer 1

免费列表增长的事实似乎并不是什么大问题因为它包含的内存仍然可以被Python访问程序。但从操作系统的角度来看，你的程序的大小是分配给Python的总（最大）内存。自Python返回内存到堆上的操作系统（分配除了小的其他对象）对象）仅在Windows上，如果你在Linux上运行，你只能看到程序使用的总内存增加。

http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/python-memory-management.html

回收Python中大对象的内存 - Windows和Ubuntu差异

1 个答案: